Вопросы с тегом «hidden-markov-model»

Скрытые марковские модели используются для моделирования систем, которые считаются марковскими процессами со скрытыми (т.е. ненаблюдаемыми) состояниями.

11
Ресурсы для изучения цепей Маркова и скрытых марковских моделей
Я ищу ресурсы (учебные пособия, учебники, веб-трансляции и т. Д.), Чтобы узнать о цепи Маркова и HMM. Я работаю биологом, и в настоящее время я участвую в проекте, связанном с биоинформатикой. Кроме того, каковы необходимые математические знания, необходимые для достаточного понимания моделей Маркова и HMM? Я искал с помощью Google, …


3
Интуитивное различие между скрытыми марковскими моделями и условными случайными полями
Я понимаю, что HMM (скрытые марковские модели) являются порождающими моделями, а CRF - дискриминационными моделями. Я также понимаю, как создаются и используются CRF (условные случайные поля). Что я не понимаю, так это чем они отличаются от HMM? Я читал, что в случае HMM мы можем только моделировать наше следующее состояние …

1
Разница между скрытыми марковскими моделями и фильтром частиц (и фильтром Калмана)
Вот мой старый вопрос Я хотел бы спросить, знает ли кто-нибудь разницу (если есть какая-либо разница) между скрытыми марковскими моделями (HMM) и Particle Filter (PF), и, как следствие, Kalman Filter, или при каких обстоятельствах мы используем какой алгоритм. Я студент, и я должен сделать проект, но сначала я должен понять …

2
Скрытая марковская модель против модели перехода Маркова против модели состояния пространства…?
Для моей магистерской работы я работаю над разработкой статистической модели для переходов между различными состояниями, определяемыми серологическим статусом. Пока я не буду вдаваться в подробности этого контекста, так как мой вопрос носит более общий / теоретический характер. Во всяком случае, моя интуиция заключается в том, что я должен использовать скрытую …

4
Обучение скрытой марковской модели, несколько учебных примеров
Я реализовал дискретный HMM в соответствии с этим учебником http://cs229.stanford.edu/section/cs229-hmm.pdf Этот урок и другие всегда говорят о тренировке HMM с учетом последовательности наблюдений. Что происходит, когда у меня несколько тренировочных последовательностей? Должен ли я просто запустить их последовательно, обучая модель за другой? Другой вариант - объединить последовательности в одну и …

2
Каковы различия между алгоритмом Баум-Уэлча и тренировкой Витерби?
В настоящее время я использую тренировку Витерби для проблемы сегментации изображения. Я хотел знать, в чем преимущества / недостатки использования алгоритма Баума-Уэлча вместо тренировки Витерби.

1
Использование HMM в количественных финансах. Примеры HMM, который работает, чтобы обнаружить трендовые / поворотные точки?
Я открываю для себя удивительный мир таких «скрытых марковских моделей», которые также называют «моделями переключения режимов». Я хотел бы адаптировать HMM в R для обнаружения трендов и поворотных моментов. Я хотел бы построить модель как можно более общей, чтобы я мог протестировать ее по многим ценам. Кто-нибудь может порекомендовать бумагу? …

3
Скрытая марковская модель, порог
Я разработал концептуальную систему для распознавания звука с использованием моделей mfcc и скрытых марков. Это дает многообещающие результаты, когда я тестирую систему на известные звуки. Хотя система, когда вводится неизвестный звук, возвращает результат с наиболее близким соответствием, и оценка не настолько отлична, чтобы придумать, это неизвестный звук, например: Я подготовил …

3
Скрытая марковская модель против рекуррентной нейронной сети
Какие проблемы последовательного ввода лучше всего подходят для каждого? Определяет ли входная размерность, какое из них лучше подходит? Являются ли проблемы, для которых требуется «более длинная память», более подходящими для RNN LSTM, а проблемы с циклическими шаблонами ввода (фондовый рынок, погода) легче решаются с помощью HMM? Кажется, что есть много …

1
Как я могу обучить HMM для классификации?
Итак, я понимаю, что когда вы готовите HMM для классификации, стандартный подход: Разделите ваши наборы данных на наборы данных для каждого класса Тренируйте один HMM в классе На тестовом наборе сравните вероятность каждой модели для классификации каждого окна Но как мне тренировать HMM в каждом классе? Должен ли я просто …

1
Критерии выбора «лучшей» модели в скрытой марковской модели
У меня есть набор данных временного ряда, к которому я пытаюсь подогнать скрытую марковскую модель (HMM), чтобы оценить количество скрытых состояний в данных. Мой псевдокод для этого следующий: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } …

1
Расчет доверительных интервалов с помощью начальной загрузки на основе зависимых наблюдений
Бутстрап в его стандартной форме может использоваться для расчета доверительных интервалов оценочной статистики при условии, что наблюдения выполнены. I. Visser и соавт. в « Доверительных интервалах для скрытых параметров модели Маркова » использовался параметрический загрузчик для расчета КЭ для параметров НММ. Однако, когда мы подгоняем HMM к последовательности наблюдений, мы …

2
Количество параметров в марковской модели
Я хочу использовать BIC для выбора модели HMM: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Итак, как мне посчитать количество параметров в модели HMM. Рассмотрим простой HMM с двумя состояниями, где у нас есть следующие данные: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 3 2 …

1
Определение динамической байесовской системы и ее связь с HMM?
Из Википедии Динамическая байесовская сеть (DBN) - это байесовская сеть, которая связывает переменные друг с другом в течение смежных временных шагов. Это часто называют BN с двумя временами, потому что оно говорит, что в любой момент времени T значение переменной может быть вычислено из внутренних регрессоров и непосредственного предшествующего значения …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.